摘要：近年来,太空态势感知在军用和民用领域都得到了越来越多的关注。天基逆合成孔径雷达(SBISAR)能够实现对空间目标的高分辨成像,支撑部件提取、姿态估计、类型识别等后续任务,是太空态势感知的重要工具。然而,在SBISAR成像场景下,平台与空间机动目标间存在复杂的相对高速运动,传统距离-多普勒成像方法不再适用,必须进行运动补偿。本文针对高速径向速度下传统“停—走—停”模型失效、长相干积累时间内目标转速不一致的两个典型误差来源,分别设计了脉内运动及脉间运动补偿算法。首先,建立SBISAR成像的信号模型。然后,基于最小熵准则构建参数估计代价函数,通过估计目标对应回波信号的调频率,构造补偿项进而实现脉内补偿。同时,建立图像熵代价函数,在估计转动参数后,完成对目标转动的空变相位补偿。所提算法有效解决了天基高速机动背景下传统距离-多普勒成像方法的距离像展宽、方位散焦问题,实现了SBISAR对空间目标的高分辨成像。通过基于仿真数据的实验分析,验证了所提算法的有效性。

摘要：本文研究一类具有未知控制系数的非线性多智能体系统自适应神经网络分布式控制策略.首先,针对切换拓扑下具有未知控制系数的非线性多智能体系统一致性问题,提出一类自适应神经网络一致性控制算法.其中,采用神经网络函数逼近方法解决系统中的不确定性问题,并设计一项自适应光滑项处理有界扰动和神经网络函数逼近误差.随后,证明了切换拓扑下具有未知控制系数的非线性多智能体系统的一致性,并保证了闭环系统的有界性.此外,本文把相关的一致性算法扩展到了一般有向图含有一个有向生成树的情形.最后,通过仿真实例验证了本文所提算法的有效性.

摘要：多机器人协同系统具备强鲁棒性和容错性,可显著提高整体效率并完成复杂任务。当前多机器人编队常采用集中式架构,此方式依赖中央决策模块,尤其在处理众多机器人的协同任务时存在可扩展性不足、可解性低的问题。提出了一种基于领导者-跟随者方法的分布式模型预测控制器(DMPC),处理多机器人协同编队任务。基于运动学和图网络,对机器人和系统通信进行建模。将编队问题中的轨迹跟踪和队形保持任务分解,分别对领导者和跟随者设计了模型预测控制器。设计了编队队形矩阵,并将其与通信图网络结合,以实现一致性控制或编队控制。各机器人独立决策、并行计算,在面对较多数量机器人的协同编队时表现出更好的准确性和可扩展性。同时,该控制器的设计中还考虑了控制输入变化,有助于减小能耗。设计了数值仿真及方案对比,并通过物理仿真实验,验证了所设计的控制策略的有效性。

摘要：本文针对一类存在输入时延的非线性多智能体系统,研究了其在结构平衡的无向符号图下的固定时间二分一致性问题.首先,本文针对智能体间相互合作与相互竞争的关系,设计了一类存在输入时延的多智能体系统固定时间分布式一致性控制协议,使得系统状态在固定时间内收敛到数值相同但符号相反的两个值,且收敛时间上界与初始状态无关.随后,利用Lyapunov稳定性理论和代数图论给出了在存在输入时延的情况下多智能体系统实现固定时间二分一致性的充分条件和收敛时间的上界值,证明了控制算法的稳定性.最后,仿真实例验证了所提固定时间二分一致性算法和理论结果的有效性.

摘要：针对现有图像匹配算法追求匹配精度,而一定程度上忽略匹配速度下降的问题,设计了通道注意力和特征切片描述网络(CAFSD),并将其与快速特征点检测算法(ORB)结合,进而提出一种精度和速度均衡的图像快速匹配算法。首先利用通道注意力对ORB获取的图像块进行初步全局特征学习,接着将初步特征描述子切片,再对每个特征切片进行特征学习和二进制化,最后重新拼接得到二进制特征描述子,减少了传统二进制编码的冗余问题。此外,设计了复合损失函数进一步减少描述子二进制化造成的信息损失。实验结果表明,所提算法的匹配性能和处理速度优于大部分其他二进制匹配算法。

摘要：针对人脸测量时的抖动现象,设计了一种循环反向编码方法。该方法无需专门投影反向二值条纹辅助边缘点定位,减少了投影图案的数量。用循环的三帧条纹图像代替原本利用正反两帧条纹图像定位的方式,提高边缘点检测精度的同时能够有效消除定位偏差。实验表明,所提方法能够有效提高测量速度,同时保持较高的测量精度,减少点云中的运动波纹。

摘要：直流变换器在能量转换系统中起到至关重要的作用.针对直流降压变换器系统中存在的多源干扰问题,本文提出了一种基于观测器的复合离散滑模控制方案.为获得高电压跟踪精度和强抗干扰能力,在控制器中引入了干扰估计信息的二阶差分.通过干扰估计和前馈补偿,有效地消除了干扰对变换器电压跟踪精度的影响.同时,为削弱抖振影响,文中设计了一种新型的自适应滑模趋近律,并针对闭环系统给出了严格的稳定性与收敛性能分析.此外,本文基于快速原型控制器进行不同工况下变换器系统实验测试.结果表明,相比于传统离散滑模控制,文中所研究的复合控制器具备较强的抗干扰能力和较高电压跟踪精度.

摘要：本文针对一类不确定非线性切换系统,在控制系数和量化器参数未知的情况下,研究系统的自适应固定时间控制问题.首先,文章利用增加幂次积分法和共同Lyapunov函数设计带有可调参数的自适应控制器.然后,基于改进的固定时间控制理论,文章提出有效的参数调节律,从而实现闭环系统的固定时间稳定性.最后,通过仿真实验验证所提控制算法的有效性.

摘要：无人艇是一类在水面自主移动的智能船艇,具有无人自主、航速高、欠驱动的特点,能应用到民用和军事的诸多领域.针对欠驱动无人艇的路径跟踪问题,本文在传统视线法制导律的基础上,首次提出了一种新的固定时间收敛的预测器,用于预测位置误差,实现对干扰的估计和补偿.与基于有限时间收敛的预测器的制导律相比,固定时间预测器收敛时间不依赖于初始状态,可以更快收敛.此外,为了保证跟踪控制器的有效收敛,还设计了固定时间控制器,将无人艇尾部的方向舵力矩作为控制器,使无人艇航向角在固定时间收敛到期望艏向角.最后通过仿真实验证明本文所提出的制导律和控制器能精确跟踪给定路径.

摘要：针对在多移动障碍船的复杂动态环境下无人水面艇的路径规划问题,设计了一种基于改进RRT^(*)-Smart的无人艇路径规划方法(RTSNew)。该方法首先优化了节点采样方式,在以无人艇为原点的极坐标系中进行采样,采用椭圆形的采样点范围约束以避免无效采样,增加了历史路径缓存池以充分利用历史路径。该优化大幅降低了计算量,提高了路径规划的速度。其次,改进了节点拓展方式,为了避免将动态障碍作为静态障碍处理,给每个拓展节点增加时间信息以实现动态碰撞检测,对动态障碍运动信息的充分利用大幅提高了路径的可行性。同时,考虑到无人艇的操纵性,增加了节点拓展的角度约束以保证路径平滑。最后,对移动障碍船增加虚拟障碍,使得规划路径符合《国际海上避碰规则》(COLREGS)。基于VREP平台进行了无人艇航行仿真实验和对比实验,结果表明,在多障碍船的复杂动态环境下,该方法能够使无人艇高效、安全地抵达终点,相较于人工势场法和传统RRT^(*)-Smart方法,该方法在规划效率、路径优化、安全性方面均表现优异,并且保证运动路径遵守COLREGS。提出的方法较好地解决了传统方法中将动态障碍当作静态障碍处理、未考虑COLREGS、计算量大且效率低、不适用于多移动障碍船的复杂动态环境等问题。